Philipp Grunert

Kernkompetenzen

• Data Science, Data Mining, Statistik, Big Data, Data Engineering, Reporting, Entwicklung Von Analytischen Modellen, Customer Und Business Analytics, Scoring, Aufbau Analytischer Geschäftsmodelle
• Prognosen, Optimierung, Simulationen, Analytics-prozesse, Automatisierungen, Cloud, Setup Und Quick Wins Analytics, Llm, Nlp

Tools

• Python, Sas, R, Spss, Stata, Statistica, Knime, Rapid Miner, Powerbi, Tableau, Sql, Streamlit, Flask, Dash, Kubeflow

Branchen

• Retail B2c, Retail B2b, Finance, Insurance, Health, Telco, Media, Transport, Industry, E-commerce

Fachkompetenz – Analytisches Crm

• Modellentwicklung, Deployment, Automatisierte Produktion, Scoring, Prognosen, Uplift Modelling, Kundensegmentierung, Kundenwertprognose, Churn Prevention, Cross- Und Up Selling, Neukundengewinnung, Kundenrückgewinnung, Responseoptimierung, Kampagnenselektion, Kampagnenbewertung, Kampagnenoptimierung, Nlp Und Llm Modelle, Kampagnenmanagement, Treiberanalysen, Media Mix Modelle, Customer Journey Analysen, Cex Und Nps Modelle, Social Media Analytics, Webanalytics, Geoanalysen, Lead-scoring, Predictive Maintenance, Customer Lifetime Value (Clv) Berechnungen, Sentiment-analyse, Market Basket Analysis, Empfehlungs-engines, Multi-channel-analysen, Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung, Event-driven Marketing, Attribution Modeling, Retargeting, Kundenerlebnismessung, Preisoptimierung, Echtzeit-analytics

Fachkompetenz – Business Analytics

• Forecasting, Simulationen, Business Cases, Kosten-nutzen-modelle, Optimization, Potenziale, Budgetsteuerungen, Predictive Modelling, Data Mining, Treiberanalysen, Rca – Root Cause Analysis, Operations-research, Geographische Modelle, Marktmodelle, Process Mining, Performance Management, Analytische Entscheidungstheorie, Marktforschung (Survey Analysis), Ableiten Von Handlungsempfehlungen Aus Kpis, Benchmarking, Szenarioanalysen, Dashboarding, Ad-hoc-analysen, Financial Modelling, Risikoanalysen, Monte-carlo-simulationen, Werttreiberbäume, Zeitreihenanalysen, Portfolio-analysen, Sensitivitätsanalysen, Kpi-überwachung, Balanced Scorecard, Explorative Datenanalyse (Eda), Hypothesenprüfung, Datenvisualisierung, Geschäftsprozessmodellierung, Log File Analytics

Fachkompetenz – Risk Management

• Risk-management-strategien, Risk-value-balance, Maturity Assessments Im Bereich Risk Management, Risk-kennzahlensysteme, Risk-based Pricing, Basel Ii Konformes Risk Scoring, Pd, Lgd, Ead, Rating, Antragsmanagement, Limitmanagement, Forderungsmanagement, Inkassoprozesse, Fraud Prevention, Profit Based Offering, Stresstests Und Szenarioanalysen, Operational Risk Management, Compliance Management, Risikoidentifikation Und -Bewertung, Risikominderungstechniken, Kreditrisikoanalyse, Marktrisikomanagement, Liquiditätsrisikomanagement, Reputationsrisikoanalyse

Fachkompetenz – Business Intelligence

• Migrationen Zwischen Den Sprachen, Aufbau Von Standardreports, Datenqualitätsanalyse, Reporting, Kpi (Key Performance Indicators) Definition, Olap, Business Scorecard, Planung Und Budgetierung, Datenintegration, Dashboards, Ad-hoc-reporting, Data Warehousing, Etl-prozesse (Extract, Transform, Load), Self-service Bi, Data Governance, Advanced Analytics, Mobile Bi, Echtzeit-reporting, Drill-down-analysen, Datenvisualisierung, Predictive Analytics, Big Data Analytics, Data Lakes, Benchmarking, Geographische Informationssysteme (Gis), Cloud Bi, Natural Language Processing (Nlp) Für Bi

Fachkompetenz – Data

• Datenbankarchitektur, Datenmodellierung, Analysedatamarts, Abts, Automatisierungen, Cloud, Docker, Datenintegration, Datenbereinigung, Data Lakes, Etl-prozesse (Extract, Transform, Load), Data Governance, Metadatenmanagement, Big Data Technologien, Nosql-datenbanken, Datenmigration, Api-entwicklung, Echtzeitdatenverarbeitung, Data Lineage, Data Catalogs, Master Data Management (Mdm), Skalierbarkeit, Stream Processing, Kubernetes

Fachkompetenz – Datenschutz

• Zertifizierung, Unterstützung Beim Aufbau Datenschutzkonformer Analytics Marts Und Use Cases, Abstimmungen Mit Datenschutzbeauftragten

Methodenkompetenz – Analytics/statistik/data Mining-/data Science-methoden

• Maschinelles Lernen, Deep Learning, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, Regressionsanalysen, Mehrkategoriale Und Multinomiale Modelle, Decision Trees, Random Forests, Gbm, Gbc, Xgb, Neuronale Netze, Simulationen (Monte Carlo), Lineare/ Quadratische Optimierungen, Zeitreihenanalyse (Xarima-x, (I, E)-garch-(m), Smoother, Prognosemodelle, Ökonometrie, Paneldatenmodelle), Clusteranalysen, Diskriminanzanalysen, Faktorenanalysen, Mds, Conjoint Analysen, Survivalanalysen, Genetische Algorithmen, Assoziationsanalyse, Bagging, Boosting, Support Vector Machines, Bootstrapping, Cost-benefit, Cost-effectiveness Analysis, Textmining, Natural Language Processing (Nlp), Large Language Models (Llm), Versuchsplanung, Stichprobenziehung, Social Media Analysis, Web Mining Und Crawling, Bayesianische Inferenz, A/b-tests, Principal Component Analysis (Pca), Hierarchical Clustering, Anomaly Detection, Gradient Descent, K-means Clustering, Collaborative Filtering, Recommendation Systems, Image Processing, Sentiment Analysis, Transfer Learning, Feature Engineering, Cross-validation, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning, Causal Inference, Bayesian Networks, Markov Chains, Hidden Markov Models

Methodenkompetenz – Führungskompetenz Im Data Science Umfeld

• Teamleitung, Fachliche Wie Disziplinare Führung, Auch Interimsweise Bei Kunden (In Unterschiedlichen Firmen Bis 10 Personen), Geschäftsführer, Unternehmensgründer, Interimsmanager, Change Management, Coaching Und Mentoring, Strategische Planung Für Analytics Und Data Science, Projektmanagement, Entscheidungsfindung, Mitarbeiterentwicklung Im Data Science, Unternehmenskulturentwicklung, Ressourcenmanagement, Stakeholder-management, Innovationsförderung, Teambuilding, Zielsetzungs- Und Evaluationsfähigkeiten, Agile Leadership, Netzwerkaufbau Und -Pflege

Methodenkompetenz – Projektmanagement Im Data Science Umfeld

• Projektleitung (Klassisch Und Agil), Scrum, Kanban, Design Thinking, Scrum Master, Product Owner, Projektmanagement Systematik, Vorgehensmodelle, Projektplanung Und -Steuerung, Risikomanagement, Budget- Und Kostenkontrolle, Meilensteinplanung, Ressourcenmanagement, Stakeholder-management, Kommunikationsmanagement, Qualitätsmanagement, Change Management, Projektcontrolling, Zeitmanagement, Projektabschluss Und -Dokumentation, Konfliktmanagement, Anforderungsmanagement, Agile Coaching, Hybrid Project Management

Methodenkompetenz – Strategie Für Data Science

• Roadmaperstellung Für Data Science Abteilungen, Consulting Und Coaching Bis Auf C-level Großer Dax-firmen, Aufbau Mehrerer Data-science Abteilungen Und Unternehmen, Strategische Planung Und Umsetzung, Wettbewerbsanalyse, Markt- Und Trendanalysen, Unternehmensentwicklung, Innovationsmanagement, Geschäftsmodell-entwicklung, Transformationsmanagement, Analytische Begleitung Bei Mergers & Acquisitions (M&a), Kpi-definition Und -Monitoring, Swot-analyse, Risikoanalyse Und -Bewertung, Benchmarking

Methodenkompetenz – Kommunikation

• Präsentation, Moderation, Gesprächsführungstechniken, Workshop-leitung, Analytics Storytelling, Unterstützung Bei Einstellungen

Methodenkompetenz – Prozessmanagement

• Prozess Analyse, Process Mining, Prozess Optimierung Und Simulation, Transformationsprozesse Vom Reporting Zum Analytics- Und Dann Data Science Unternehmen, Implementierung Von Best Practices, Schnittstellenmanagement, Qualitätsmanagement, Performance-messung, Risiko- Und Compliance-management

Methodenkompetenz – Architektur- Und Rollenkonzepte

• Aufbau Von Datenprozessen, Aufbau Von Data Science Architekturen Incl. Rollenkonzepten, Vollautomatisierungen Incl. Modellhistorisierungen

It-kompetenz – Analytics-/reporting Tools

• Python (Pandas, Numpy, Matplotlib, Tensorflow, Pytorch, Keras, Pyspark, Streamlite, Dash, Flask), R (R-studio, Tinn R, Shiny, Knitr), Sas Eg, Sas Forecast Studio, Sas Enterprise Miner, Sas Ci, Sas Di, Sas Ma, Sas Mo, Sas Visual Analytics, Sas Workload, Spss Statistics, Spss Modeler, Statistica – Data Miner, Rapid Miner, Stata, Data, Amos, Excel Solver, Excel Monte Carlo, Excel Bootstrapping, Portrait Uplift, Delta Master, Knime, Portrait Miner, Smartpls, Ms Project, Google Cloud, Google Analytics, Google Big Query, Tealium, Responsys, Intelliad, Adobe Sitecatalyst, Vertexai, Qlik, Powerbi Mit Daxstudio, Tableau, Llm (Bert, Llama2, Gpt4), Gpower, Databricks, Looker, Aws, Snowflake, H2o.ai

It-kompetenz – Programmiersprachen

• Python, R, Sas Base, Spss Syntax, Stata, Sql, Plsql, Vba, Bayesx, C++, Java, Html, Javascript, Matlab

It-kompetenz – Anwendungen

• Jira, Confluence, Git(hub), Kubernetes, Docker, Microservices, Cloud Run, Airflow, Kubeflow, Trello, Jenkins, Slack, Microsoft Teams, Bitbucket, Azure Devops, Apache Spark, Apache Kafka, Jupyter Notebook, Vs Code, Pycharm

It-kompetenz – Datenbanken

• Sql/ No-sql Datenbanken, Azure, Aws, Biqquery, Google Cloud, Snowflake, (Gcp), Oracle, Sap Bw/isu, Mysql, Hadoop, Teradata, Dbeaver, Microsoft Sql Server, Db Visualizer, Ms Access, Mongodb, Postgresql, Cassandra, Gis, Mariadb, Ibm Db2, Sqlite, Clickhouse

It-kompetenz – Weiteres

• Ms Office, Pc#tv, Datev, Axciom, Infas

Branchenkompetenz

• Versicherungen (Direkt Und Klassisch), Retail (Warenhäuser, Einzelhandel, E-commerce), Consumer Products, Energy, Health, Finanzdienstleistung (Retailbanking, Direct Banking, Automobilbanken), Telekommunikation, Industrie, Automotive, Immobilien, Medien (Broadcasting, Online, Verlage), Behörden Und Verbände, Transport/touristik, Logistik, Pharmazeutische Industrie, Bildung, Lebensmittelindustrie, Öffentliche Verwaltung, Finanztechnologie (Fintech), Versicherungs- Und Finanztechnologie (Insurtech), It-dienstleistungen, Start-ups